中小银行大数据应用及风险管理

张桂文 易潇 樊黎

[摘要]  大数据分析应用是中国现代金融业发展的重要基石，是中国金融转型升级的重要引擎。近年来，中小银行在大数据应用过程中取得不少成效，同时存在诸多堵点，本文从中小银行角度出发，指出在自身资金、技术、人才等均弱于大型银行的情况下，在大数据应用中取得的成效以及存在的不足，探究如何在数字经济的大背景下，通过应用自身数据在日常经营管理过程中不断进行数据价值挖掘，合理控制风险，提升金融效能。

[关键词]  大数据；中小银行；风险管理

[作者单位]  资中农商银行

随着金融科技的快速发展，数据已经成为金融行业最具价值的资产之一。然而，相比大型银行，中小银行在数据价值挖掘和利用方面仍存在较大差距。中小银行在传统业务和服务的基础上，面临着客户需求多样化、市场竞争激烈化以及监管要求日益严格等挑战，如何更好地利用自身积累的数据资源提升金融服务效率和质量，成为摆在他们面前亟待解决的问题。因此，本文旨在探讨中小银行如何借助自身数据提升经营发展水平，深入剖析中小银行在数据管理、分析和应用方面的现状和问题，通过案例研究和理论分析，寻求提升中小银行金融效能的有效途径和策略，以期为中小银行的可持续发展和转型升级提供理论支撑和实践指导。

中小银行大数据应用现状

主要特点。1.借助金融科技公司进行风险控制。中小银行在数字化技术方面缺乏自主研发和创新的能力，导致数字化产品和服务的创新能力不足。为了解决这一问题，长春农商银行与壹通金融展开深度合作选择与一家专业的金融科技公司合作，利用后者的大数据分析技术和风险模型来加强信贷风险管理。在合作中，金融科技公司首先通过数据接口获取该银行的客户信息、贷款申请记录、还款情况等数据，形成全面的客户画像和历史信贷数据。然后，金融科技公司利用其自身的大数据分析平台和风险模型，对这些数据进行深度挖掘和分析，从而建立起更为精准和可靠的信用评分模型和风险预测模型。中小银行能够借助金融科技公司的专业能力，实现对客户信用风险的更精准评估和预测，提高了信贷决策的准确性和效率。同时，由于金融科技公司通常具有更强的技术实力和经验积累，能够及时应对市场变化和风险挑战，帮助中小银行降低信贷风险，提升资产质量。

2.侧重于零售信贷业务。中小银行基于地域特征和客户特征，充分利用零售信贷业务的核心地位，构建独特的金融服务，以实现与大型商业银行的差异化竞争。例如，广州农商银行自主开发了支付产品“珠江收银”，针对各行各业特定商户，支持多码聚合催收、差异化管理服务、交易语音直播等功能，以发挥支付结算优势，拓展客户群并实现风控目的。另外，亳州药都农商银行依托当地中药行业，开发了名为“金农信E贷”的供应链贷款产品，通过向中药供应链核心企业提供综合信贷支持上下游企业提供应收账款、仓单等手段进行融资。这些举措充分展示了中小银行基于地域和客户特征，创新零售信贷产品和服务的努力，为差异化竞争赢得了有利位置。

取得成效。1.经营质效得到有效提升。中小银行在大数据应用方面取得了显著成效。一方面，大数据应用使得这些银行的经营质效得到了有效提升。通过大数据分析，银行可以更好地了解客户需求和行为模式，精准推出个性化产品和定制化服务，从而提高客户满意度和忠诚度。另一方面，大数据分析也有助于银行优化风险管理，提升贷款评估的准确性，降低不良贷款率，从而改善资产质量和业务风险控制。

2.风控智能安全进一步增强。中小银行在大数据应用方面取得了显著成效。一方面，大数据应用使得风控智能安全进一步增强。通过大数据分析，银行能够更准确地识别潜在风险，及时发现异常交易和可疑活动，从而加强对信贷、支付和资金清算等方面的风险管理能力。另一方面，大数据技术的应用使得银行能够实时监测和分析海量数据，识别风险信号，提高对各类风险事件的预警和应对能力，这有助于降低风险事件发生的概率，保障银行的资产安全，提升整体经营稳健性。

中小银行大数据应用中面临的困境

数据需求量大，外部数据获取成本高。随着银行业数字化转型的不断深化，中小银行为满足业务经营的不断发展，迫切需要通过各大外部渠道去补充更多数据源，如通过第三方数据公司合作。但在实际业务中，单家中小银行通过大数据公司直接获取数据将面临数据获取成本过高的问题，大多数中小银行由于自身财力有限等原因，根本无法承担这项费用支出，从而导致数据获取难，获客成本高。

数据治理能力较弱，数据价值释放难。中小银行在大数据应用中面临着数据治理能力较弱，数据价值释放难的困境。由于中小银行的规模和资源相对有限，其数据治理能力较弱，包括数据采集、清洗、存储、分析和运用等环节存在着较大的不足。这导致银行内部数据的质量和完整性难以保障，影响了数据分析的准确性和可靠性，进而影响了数据的有效利用。由于数据价值释放难，中小银行大数据应用的效果受到了限制。部分中小银行尚未能够充分发掘数据中蕴藏的商业价值，未能将数据与业务深度融合，无法实现数据资产的最大化利用，从而限制了大数据应用所能带来的效益。但受限于前期数字化基础架构不够完善，管理体系滞后，无上级统一法人进行统筹规范等问题，在数字化应用中各自为政，导致相关指标标准不统一，无统一的开发规范，数字技术口径与业务经营口径不匹配，管理难度大，形成了数据量虽大但数据分布分散、凌乱、整合难度大，数据挖掘和应用难的现状。

专业人才缺乏，人员建设机制落后。客观来说，中小银行科技人才缺失、人才竞争力不强这一现状是由于中小银行受限于资金、技术、人才等方面投入不足；主观层面，由于大数据领域的复杂性和快速发展，中小银行在大數据技术、数据分析、人工智能等方面的专业人才相对匮乏。这使得银行在开展大数据项目和应用时面临人才短缺的挑战，难以满足日益增长的技术需求和创新要求。其次，中小银行的人员建设机制相对滞后，缺乏引进、培养和留住大数据领域高端人才的有效机制和制度。这导致银行难以建立起一支能够熟练应用大数据技术、深度理解业务需求、具备创新能力的专业团队，限制了银行在大数据应用中的深度和广度发展。

资金人员不足，科技投入差距大。大型银行在资金和人员上的投入远远超过许多中小银行总收入和总人数。从资金投入看，2022年国有六大行金融科技累计投入1165.49亿元，在营收中的占比基本保持在3%—5%。从已披露的中小银行可以看出，整体上中小银行的金融科技投入在逐渐提高，但与大行差距过大。再从科技从业人员来看，国有大行从事金融科技的人员均已超过万人，其中工商银行最多，科技员工已超3万人，中小银行中发展较好的比如上海银行，是2022年披露的中小银行科技人员数量唯一超过1000人的银行，大部分中小银行科技人员仅几百人，部分地方性金融机构甚至只有个位数。面对资金、人员在科技投入中的巨大差距，中小银行在金融科技发展上呈现出资源不够、投不起的困难局面。

数据资源匮乏，自主风控能力较差。受制于数据资源匮乏，中小银行在自主风控能力方面存在较大挑战。在这个以数据为核心的大环境下，中小银行犹如面临无源之水。通过前文对中小银行大数据风控技术应用现状的分析，目前中小银行无论是依托平台公司筛选客户，对其进行贷款发放，还是与大数据应用较为成熟的银行联合发放贷款，都从侧面体现出中小银行数据资源匮乏的事实，在这种基本拿不到什么关键数据的局面下，与其说是大数据应用及风控，其实不过是披着大数据的马甲，做“数字化”风控而已。而监管部门一直在强调中小银行的自主风控能力。由此可见，中小银行应该充分发挥自身的区域优势、体制灵活优势、决策速度优势，构建具有自身特色的大数据风控模型，提升差异化、特色化的自主风控能力。

中小银行数字化道路的解决之道

夯实数据治理，深挖数据价值。数据质量管理是解决中小银行数字化困境中的一项基础性工作，是提升银行竞争力的必然要求，是适应外部监管规定的合规要求，是中小银行高质量发展的内在需要。中小银行要走数字化道路，一是要提高数据采集的质量，坚持数出有源的原则，确保初始数据真实准确，补录及时完整，以便于开展对各类数据进行识别、度量、监控、预警的一系列管理活动。二是要加强对自身数据的分析与挖掘，通过将客户的各类信息、偏好和行为等诸多数据整合，达到更好地了解客户需求和行为，为客户提供个性化的金融产品和服务，增强客户满意度和忠诚度的目的。同时以此建立风险模型，实时进行监测和预警，及时发现并控制风险，提高风险控制能力。

发挥自身优势，着力提升数据价值效能释放。央行原行长周小川在中国普惠金融国际论坛上指出，科技变化虽具有颠覆性，但普惠金融也有其自身规律，这些规律并不容易因新科技的出现而发生改变。中小银行积累了大量的客户数据、交易数据等，具有点多面广的天然优势，因此更应当因地制宜，把握数字化转型的机遇，持续深挖数据背后的价值、落实好数据使用环节的安全合规，才能更好地释放数据价值，通过改进决策、缩减成本、降低风险，达到助推银行业数字化转型高质量发展的目标。

加强大数据人才建设，夯实长期发展基础。加强大数据人才建设对中小银行数字化道路的发展至关重要，这将夯实银行长期发展的基础。中小银行应该加大对大数据领域人才的引进和培养力度。通过与高校合作、拓展行业人才网络等途径，引进具有大数据分析、数据科学、人工智能等专业知识和技能的人才，为银行数字化转型提供人才支持。同时，银行也应该注重内部员工的培训和提升，通过举办培训课程、提供学习资源等方式，提高员工的大数据应用能力，增强银行内部的数据智能化水平。中小银行需要建立健全大数据人才激励和留存机制，通过优厚的薪酬福利、晋升空间、股权激励等方式，激励和留住优秀的大数据人才。这有助于吸引更多高素质的人才加入银行，同时也能够稳定现有人才队伍，为银行数字化发展提供持续的人才支持。

加大资金投入及同业沟通，实现投入产出效益最大化。在金融科技投入方面，中小银行与大型银行相比存在较大差距，中小银行要做好大数据应用工作，仍需继续加大资金投入。同时，中小银行受限于势单力薄，难以独自承担数字化发展中的巨大资源投入，更需加强同业沟通与交流，积极形成行业联动，统一对接各地方政府数据公司或平台，降低获取外部数据的成本。

增强风险自主掌控能力，建立科学合理的风险管理体系。中小银行在数字化道路上需要增强风险自主掌控能力，并建立科学合理的风险管理体系，这对于他们的可持续发展至关重要。一是提升风险识别能力。中小银行可以整合大数据和人工智能技术，建立更加精准的风险识别模型。利用数据挖掘和分析技术，及时发现风险信号，并建立风险预警系统，以便在风险出现前进行预警和应对。二是强化风险定价和评估模型。建立科学合理的风险定价和评估模型，充分考虑行业、地域、客户等多维度因素，提高风险定价的准确性和风险评估的全面性，避免因风险误判导致损失。三是加强内部控制和监管。中小银行应建立健全内部控制制度，明确各岗位的职责和权限，建立严密的监控机制，及时发现和纠正风险行为，确保业务运作符合法律法規和公司政策。四是强化风险应对能力。建立完善的风险管理流程和机制，包括制定灵活的风险管理政策和措施，并建立紧急事件应急预案，以便在风险事件发生时能够迅速做出反应和应对，降低损失。五是加强员工风险意识培训。中小银行应加强对员工的风险意识培训，使他们深刻理解风险管理的重要性，增强防范意识，提高主动发现和应对风险的能力。